專利名稱：基于本體論的反洗錢預(yù)警方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及本體論和CBR案例推理技術(shù)，主要是一種基于本體論的反洗錢預(yù)警方 法。
背景技術(shù)：
如何有效防范打擊洗錢活動，成為當前社會的一個熱點問題。目前我國的反洗錢
手段主要是對客戶身份進行識別及其大額交易及可疑交易的上報等制度。在實際的反洗錢
操作過程中會面臨著許多困難，目前主要的問題是可疑交易報告制度的可疑描述不夠明
確，在反洗錢法的框架下如何建立具體的反洗錢工作流程，可疑判別標準以及反洗錢工作
的開展如何細化等問題；而且雖然金融機構(gòu)目前大多已有大額交易的自動抽取軟件，但其
是通過機械的條件過濾，很容易被犯罪分子利用；可疑交易還停留在柜臺業(yè)務(wù)員的人工鑒
別層面，不僅會因人為原因造成差錯，更為嚴重的是影響了金融機構(gòu)的工作效率。 本系統(tǒng)就是利用本體和基于案例的推理(Case-Based Reasoning, CBR)技術(shù)建立
起一套反洗錢預(yù)警系統(tǒng)，可以自動完成對客戶身份的識別和大額交易及可疑交易的上報；
并對所有交易進行特征提取，通過本系統(tǒng)的案例庫和推理機制進行甄別，對交易進行危險
等級劃分并針對可疑交易提出預(yù)警。這樣不僅提高了金融機構(gòu)的工作效率而且解決當前對
可疑交易描述不明確的難題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決目前我國反洗錢技術(shù)方面的不足，提供一種基于本體論的 反洗錢預(yù)警方法。 本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案。這種基于本體論的反洗錢預(yù)警方法，包 括如下步驟 (1)、建立反洗錢本體，反洗錢本體由客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信 息本體三個子本體組成，通過約束條件將客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本
體聯(lián)系為一個反洗錢本體； (1. 1)、客戶分為自然人客戶和法人客戶，對客戶的基本信息進行登記，提取自然 人賬戶的賬號、姓名、性別、國籍、職業(yè)、住所地址、聯(lián)系方式和身份證明的種類、號碼、有效 期限為特征建立客戶信息本體，法人賬戶信息中的法定代表人的信息重用自然人信息；
(1.2)、提取金融機構(gòu)的名稱、隸屬單位、地址和網(wǎng)點代號為特征建立金融機構(gòu)信
息本體； (1.3)、提取流水號、金融網(wǎng)點、賬戶、交易金額、幣種、交易手段、交易類型、交易時 間、資金來源和資金用途為特征建立交易信息本體； (2)、建立數(shù)據(jù)庫，包括交易流水數(shù)據(jù)庫、CBR案例庫、法律法規(guī)規(guī)則庫和輔助數(shù)據(jù) 庫四個數(shù)據(jù)庫； (2. 1)、交易流水數(shù)據(jù)庫的建立，將交易流水批量的導(dǎo)入交易流水數(shù)據(jù)庫，再通過
3語義標注和抽取功能將數(shù)據(jù)庫信息轉(zhuǎn)為本體格式； (2.2)、 CBR案例庫的建立，包括數(shù)據(jù)接口 ；交易信息特征的檢索和推理；交易特 征的獲??；通過數(shù)據(jù)接口部分一方面用戶將要調(diào)查的大額或可疑交易信息特征輸入系統(tǒng)， 另一方面將甄別結(jié)果返回用戶，并形成標準查詢集，該查詢集是案例的問題描述，即目標案 例；然后通過檢索模塊，推理模塊從Case庫中檢索到相似Case集，經(jīng)包裝后返回給用戶； 交易信息特征的獲取是指從Internet上抓取相關(guān)的交易信息特征，然后利用本體進行標 注，最終將標注信息抽取后作為案例存儲在反洗錢案例庫中； (2. 3)、法律法規(guī)規(guī)則庫的建立，通過自搜索功能從各種資源中獲取反洗錢相關(guān)的
法律法規(guī)，當有新政策出臺或法規(guī)做出調(diào)整時，提醒用戶對運算規(guī)則或參數(shù)進行調(diào)整； (2. 4)、輔助數(shù)據(jù)庫的建立，將保密性的資源存儲到輔助數(shù)據(jù)庫； (3)、對本體進行檢索，通過運算甄別大額交易和可疑交易；通過CBR劃分風(fēng)險等
級，并生成上報文件。 作為優(yōu)選，在建立反洗錢本體步驟中，設(shè)置特別關(guān)注名單，名單的來源是執(zhí)法機構(gòu) 和估計反洗錢組織定期公布的風(fēng)險提示信息，將客戶信息與其進行對照防范高風(fēng)險客戶。
本發(fā)明有益的效果是
1.本系統(tǒng)建立是基于本體的。 2.建立CBR案例庫、大額交易規(guī)則庫、輔助數(shù)據(jù)庫，確定特別關(guān)注名單。根據(jù)現(xiàn)有 典型洗錢案例結(jié)合反洗錢本體對客戶身份信息、交易信息特征(主要針對大額交易、可疑 交易)進行語義標注，抽取這些信息作為案例存儲到CBR案例庫；根據(jù)現(xiàn)有的法律法規(guī)抽取 甄別大額交易運算規(guī)則，建立大額交易規(guī)則庫；根據(jù)現(xiàn)有資源，如國際反洗錢組織已公布的 黑名單等確定特別關(guān)注名單；當有特殊需要時，得到相關(guān)部門授權(quán)，調(diào)用犯罪數(shù)據(jù)庫、海關(guān) 數(shù)據(jù)庫、工商數(shù)據(jù)庫等信息，存儲到輔助數(shù)據(jù)庫，可解決敏感信息的共享問題。
3.數(shù)據(jù)采集模塊。此模塊主要完成交易信息特征及相關(guān)法律法規(guī)知識的獲取，即 從Internet上抓取相關(guān)的信息，然后進行語義標注，最終將標注信息抽取后作為案例存儲 在反洗錢案例庫或大額交易規(guī)則庫或特別關(guān)注名單，使其擁有自學(xué)功能，能得到及時更新。
4.開發(fā)反洗錢預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)系統(tǒng)的推理模塊。將客戶信息與特別關(guān)注名單進行 比較，得出客戶風(fēng)險評估結(jié)果；通過CBR技術(shù)對交易特征進行推理并甄別可疑交易，通過對 不同交易信息特征賦予相應(yīng)的權(quán)重比，計算與現(xiàn)有案例的相似程度確定交易的可疑等級， 同時新的案例保存到CBR案例庫，達到自學(xué)習(xí)功能；交易信息通過大額交易規(guī)則推理后，甄 別出大額交易；綜合三方面的評定結(jié)果得出風(fēng)險等級評定。 5.開發(fā)反洗錢預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)模塊。當出現(xiàn)風(fēng)險等級高的交易時提出預(yù)警。
6.依照我國法律存儲客戶身份認證信息和交易信息，并利用本體加以語義標注并 存儲到系統(tǒng)的反洗錢案例庫中，必要時可為司法、檢查部門提供證據(jù)。 7.開發(fā)數(shù)據(jù)報送模塊。完成信息的傳輸，包括預(yù)警提示、反洗錢處理、上報等功能 模塊。 綜上，不然發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)可為反洗錢工作提供便利，不僅提高了反洗錢工作的正確 率，還會極大提高金融機構(gòu)的工作效率。
圖1為反洗錢本體的示意圖。
圖2為建立反洗錢案例庫的示意圖。 圖3為建立規(guī)則庫的示意圖。 圖4為本發(fā)明的業(yè)務(wù)流程框架示意圖。 圖5為本發(fā)明的構(gòu)建框架示意圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
這種基于本體論的反洗錢預(yù)警方法，包括以下步驟 (1)建立反洗錢本體(參照圖1)。反洗錢本體由三個子本體組成客戶信息本體、 金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體。我們選擇以owl格式存儲本體。 根據(jù)《金融機構(gòu)客戶身份識別和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法》、《金融 機構(gòu)反洗錢規(guī)定》和《中華人民共和國反洗錢法》等法律法規(guī)可建立和實施客戶身份識別制 度。其目的是使銀行能夠在一定程度上對客戶進行何種交易做出預(yù)判，從而協(xié)助金融機構(gòu) 判別交易是否潛在可疑?？蛻舴譃樽匀蝗丝蛻艉头ㄈ丝蛻?，根據(jù)相關(guān)規(guī)定，對客戶的基本信 息進行登記。如提取自然人賬戶的賬號、姓名、性別、國籍、職業(yè)、住所地址、聯(lián)系方式和身份 證明的種類、號碼、有效期限等為特征建立客戶信息本體。法人賬戶信息中的法定代表人的 信息可以重用自然人信息。 據(jù)此，可以設(shè)置特別關(guān)注名單，名單的來源主要是執(zhí)法機構(gòu)和估計反洗錢組織定 期公布的風(fēng)險提示信息。將客戶信息與其進行對照可以防范高風(fēng)險客戶。
提取金融機構(gòu)的名稱、隸屬單位、地址和網(wǎng)點代號為特征建立金融機構(gòu)信息本體。 在每筆交易中金融機構(gòu)主要充當兩種角色劃出行和接收行。 提取流水號、金融網(wǎng)點、賬戶、交易金額、幣種、交易手段(現(xiàn)金、信用卡等)、交易
類型(轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出)、交易時間、資金來源和資金用途為特征建立交易信息本體。
因為任何一筆交易都要有交易主體(客戶)、交易載體(金融機構(gòu))和交易行為，
所以通過約束條件可以將客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體聯(lián)系為一個反
洗錢本體。 (2)建立數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明的數(shù)據(jù)庫主要有四個交易流水數(shù)據(jù)庫、CBR案例庫、法律 法規(guī)規(guī)則庫和輔助數(shù)據(jù)庫。 交易流水數(shù)據(jù)庫。由于交易都在金融機構(gòu)生成一份交易流水，此交易流水以結(jié)構(gòu) 化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在，如果將單筆交易都以本體的實例存在寫入本體的話，由于交易量 巨大，勢必會影響系統(tǒng)的運算速度并加重本體的構(gòu)建工作量，因此將交易流水批量的導(dǎo)入 數(shù)據(jù)庫，再通過語義標注和抽取功能將數(shù)據(jù)庫信息轉(zhuǎn)為本體格式(我們選擇owl格式)。
CBR案例庫(參照圖2)。案例庫的建立有以下幾部分數(shù)據(jù)接口 ；交易信息特征的 檢索和推理；交易特征的獲取。具體的說，數(shù)據(jù)接口部分主要負責(zé)信息交互，一方面用戶將 要調(diào)查的大額或可疑交易信息特征輸入系統(tǒng)，另一方面系統(tǒng)將甄別結(jié)果返回用戶。數(shù)據(jù)接 口部分傳遞到系統(tǒng)的信息通過預(yù)處理后，形成標準查詢集(該查詢集是案例的問題描述， 即目標案例)。然后通過檢索模塊，推理模塊從Case庫中檢索到相似Case集，經(jīng)包裝后返回給用戶。以上功能是由交易信息特征檢索和推理部分實現(xiàn)。交易信息特征的獲取是指從 Internet上(包括中國FIU數(shù)據(jù)庫)抓取相關(guān)的交易信息特征，然后利用本體進行標注，最 終將標注信息抽取后作為案例存儲在反洗錢案例庫中。 法律法規(guī)規(guī)則庫(參照圖3)。通過類似如上的自搜索功能從各種資源中獲取反洗 錢相關(guān)的法律法規(guī)，當有新政策出臺或法規(guī)做出調(diào)整時，提醒用戶對運算規(guī)則或參數(shù)進行 調(diào)整。例如，《金融機構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》中第九條第二款規(guī)定"法人、 其他組織和個體工商戶銀行賬戶之間單筆或者當日累計人民幣200萬元以上或者外幣等 值20萬美元以上的款項劃轉(zhuǎn)"為金融機構(gòu)應(yīng)當向中國反洗錢監(jiān)測分析中心報告下列大額交 易，從中可得到這樣的規(guī)則"交易時間為同一天內(nèi)，如果劃賬賬戶和接收賬戶都為法人賬 戶，幣種為人民幣時交易金額累計超過200萬元或幣種為外幣時交易金額等值20萬美元時 判定為大額交易"。 輔助數(shù)據(jù)庫。當有特殊需要時，如需要調(diào)用犯罪數(shù)據(jù)庫、海關(guān)數(shù)據(jù)庫、工商數(shù)據(jù)庫等信 息時，需要獲得相關(guān)部門授權(quán)，將類似具有保密性的資源存儲到輔助數(shù)據(jù)庫。由于目前我國尚 未建立關(guān)于反洗錢的多部門的信息共享、融合平臺，輔助數(shù)據(jù)庫可解決敏感信息的共享問題。
(3)編寫對本體進行檢索的程序。
此程序主要功能如下 1.對本體進行檢索(本發(fā)明針對owl文件)，通過運算甄別大額交易和可疑交易。 2.完成本體和數(shù)據(jù)庫的連接，主要是owl文件格式和數(shù)據(jù)庫格式之間的轉(zhuǎn)換。 3.通過CBR劃分風(fēng)險等級，并生成上報文件。 4.實現(xiàn)查詢功能。 本發(fā)明業(yè)務(wù)流程說明(參照圖4) 1、通過數(shù)據(jù)接口從基層銀行服務(wù)系統(tǒng)獲得交易流水(有離線和在線兩種)，并將 交易流水存入交易流水數(shù)據(jù)庫； 2、將交易流水數(shù)據(jù)庫中的交易流水進行語義標注，作為實例導(dǎo)入交易信息本體；
3、對本體的檢索推理步驟如下 將客戶信息與特別關(guān)注名單進行比較，通過如"姓名"、"賬號"等特征的比對判定 當前客戶是否為特別關(guān)注客戶，從而得到客戶風(fēng)險評估結(jié)果； 通過CBR技術(shù)將交易信息進行推理。非法資金的流動、洗錢的非法交易有許多共 同特點。提取用戶信息；交易金額(數(shù)量、貨幣類型)；交易時間；交易頻率；交易類型(轉(zhuǎn) 入、轉(zhuǎn)出)等交易特征計算當前交易與案例的相似度得到可疑交易甄別結(jié)果，同時將結(jié)果 作為新的案例存儲到CBR案例庫。比如某日同一賬戶轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出多筆大額交易，交易頻率過 高、交易金額過大根據(jù)以往經(jīng)驗存在可疑； 將交易信息通過大額交易規(guī)則進行篩選，得到大額交易甄別結(jié)果；
綜合評定三方面結(jié)果(有時需要調(diào)用輔助數(shù)據(jù)庫)，得到風(fēng)險等級評定；
4、自動完成預(yù)警及數(shù)據(jù)報送。
本發(fā)明實例參照圖5，本發(fā)明重點為三部分建立反洗錢本體；建立數(shù)據(jù)庫；程序編寫。 本發(fā)明使用本體構(gòu)建軟件prot6g6構(gòu)建反洗錢本體庫，中間使用推理軟件racer 對本體進行推理，發(fā)現(xiàn)邏輯和語義上的錯誤，完善本體。
本發(fā)明建立數(shù)據(jù)庫環(huán)節(jié)使用通過插件可與eclipse實現(xiàn)較好對接的MySQL構(gòu)建， 使用惠普實驗室開發(fā)的Jena開發(fā)包作為API完成owl文件與數(shù)據(jù)庫之間的讀寫操作與格 式轉(zhuǎn)換，及本體與數(shù)據(jù)庫的連接。 本發(fā)明的程序編寫基于Java平臺，使用惠普實驗室開發(fā)的Jena開發(fā)包和Eel ipse 集成開發(fā)環(huán)境。 上述的實施方式與實施例，只是為了說明本發(fā)明的原理的一種具體實施方式
，但 本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員，在本發(fā)明公開披露的 技術(shù)方案中，可輕易想到的微小的改進變化和適應(yīng)性修改，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍 之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍以權(quán)利要求說明書為準。
權(quán)利要求
一種基于本體論的反洗錢預(yù)警方法，其特征是包括如下步驟(1)、建立反洗錢本體，反洗錢本體由客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體三個子本體組成，通過約束條件將客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體聯(lián)系為一個反洗錢本體；(1.1)、客戶分為自然人客戶和法人客戶，對客戶的基本信息進行登記，提取自然人賬戶的賬號、姓名、性別、國籍、職業(yè)、住所地址、聯(lián)系方式和身份證明的種類、號碼、有效期限為特征建立客戶信息本體，法人賬戶信息中的法定代表人的信息重用自然人信息；(1.2)、提取金融機構(gòu)的名稱、隸屬單位、地址和網(wǎng)點代號為特征建立金融機構(gòu)信息本體；(1.3)、提取流水號、金融網(wǎng)點、賬戶、交易金額、幣種、交易手段、交易類型、交易時間、資金來源和資金用途為特征建立交易信息本體；(2)、建立數(shù)據(jù)庫，包括交易流水數(shù)據(jù)庫、CBR案例庫、法律法規(guī)規(guī)則庫和輔助數(shù)據(jù)庫四個數(shù)據(jù)庫；(2.1)、交易流水數(shù)據(jù)庫的建立，將交易流水批量的導(dǎo)入交易流水數(shù)據(jù)庫，再通過語義標注和抽取功能將數(shù)據(jù)庫信息轉(zhuǎn)為本體格式；(2.2)、CBR案例庫的建立，包括數(shù)據(jù)接口、交易信息特征的檢索和推理、交易特征的獲?。煌ㄟ^數(shù)據(jù)接口部分一方面用戶將要調(diào)查的大額或可疑交易信息特征輸入系統(tǒng)，另一方面將甄別結(jié)果返回用戶，并形成標準查詢集，該查詢集是案例的問題描述，即目標案例；然后通過檢索模塊，推理模塊從Case庫中檢索到相似Case集，經(jīng)包裝后返回給用戶；交易信息特征的獲取是指從Internet上抓取相關(guān)的交易信息特征，然后利用本體進行標注，最終將標注信息抽取后作為案例存儲在反洗錢案例庫中；(2.3)、法律法規(guī)規(guī)則庫的建立，通過自搜索功能從各種資源中獲取反洗錢相關(guān)的法律法規(guī)，當有新政策出臺或法規(guī)做出調(diào)整時，提醒用戶對運算規(guī)則或參數(shù)進行調(diào)整；(2.4)、輔助數(shù)據(jù)庫的建立，將保密性的資源存儲到輔助數(shù)據(jù)庫；(3)、對本體進行檢索，通過運算甄別大額交易和可疑交易；通過CBR劃分風(fēng)險等級，并生成上報文件。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于本體論的反洗錢預(yù)警方法，其特征是在建立反洗錢本 體步驟中，設(shè)置特別關(guān)注名單，名單的來源是執(zhí)法機構(gòu)和估計反洗錢組織定期公布的風(fēng)險 提示信息，將客戶信息與其進行對照防范高風(fēng)險客戶。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于本體論的反洗錢預(yù)警方法，包括如下步驟(1)建立反洗錢本體，反洗錢本體由客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體三個子本體組成，通過約束條件將客戶信息本體、金融機構(gòu)信息本體和交易信息本體聯(lián)系為一個反洗錢本體；(2)建立數(shù)據(jù)庫，包括交易流水數(shù)據(jù)庫、CBR案例庫、法律法規(guī)規(guī)則庫和輔助數(shù)據(jù)庫四個數(shù)據(jù)庫；(3)對本體進行檢索，通過運算甄別大額交易和可疑交易；通過CBR劃分風(fēng)險等級，并生成上報文件。本發(fā)明有益的效果是可為反洗錢工作提供便利，不僅提高了反洗錢工作的正確率，還會極大提高金融機構(gòu)的工作效率。
文檔編號G06N5/04GK101706930SQ20091015401
公開日2010年5月12日 申請日期2009年10月22日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月22日
發(fā)明者季白楊, 易建軍, 蔣靈潔, 趙少華 申請人:杭州信雅達科技有限公司;華東理工大學(xué)